核实数据下均值的估计

文章研究基于替代与核实数据样本下总体均值的估计问题, 利用核权函数法定义了一个总体均值的估计量, 它包含了替代数据和核实数据两方面信息. 并证明了该估计量的渐进正态性, 同时给出估计量的收敛速度.     

含测量误差的部分线性模型的发散参数估计(英文)

本文考虑了部分线性模型中,线性部分协变量含有测量误差,并且线性部分的参数随着样本量的增大而发散的估计问题.我们考虑了用可观测的替代变量来替代不可观察到的真实变量,这种替代变量的期望与真实变量存在线性关系.我们提出了估计方法,并研究了估计量的相合性与渐进正态性.此外,我们研究了发散参数的发散速度.我们通过模拟来说明该估计的实际效果.     

基于局部多项式回归的模型校准抽样估计研究

在抽样估计中,当研究变量与辅助变量之间呈非线性关系时,传统的校准估计方法效果较差,基于非参数回归方法的模型校准估计量则可以很好地解决这一问题。首先,建立描述研究变量和辅助变量之间关系的超总体回归模型,使用非参数中的局部多项式方法得出模型参数的拟合值,并结合校准估计得出局部多项式模型校准估计量,同时给出其方差和方差估计量公式,证明了该估计量具有渐近无偏性、一致性和渐近正态性等优良的统计性质。然后,使用仿真模拟的方法证明在研究变量与研究变量之间呈非线性关系时,该估计量有良好的估计效果。最后,对该估计量在我国政府统计中的应用进行简单的介绍。     

裂区设计连续调查的条件影响及重抽样核实调整

条件的影响是有匹配样本的连续调查特有的计量误差来源。本文在变异计量误差模型之下，研究了未调整时条件影响对两期裂区设计连续调查中采用的组合差估计量的统计影响，同时提出了重抽样核实调查方法，得到了调整后的无偏估计量，计算了调整后估计量的方差。讨论了调整后估计量准确度比未调整估计量准确度高的条件。     

裂区设计连续调查的条件影响及重抽样核实调整

条件的影响是有匹配样本的连续调查特有的计量误差来源。本文在变异计量误差模型之下，研究了未调整时条件影响对两期裂区设计连续调查中采用的组合差估计量的统计影响，同时提出了得抽样核实调整方法，得到了调整后的无偏估计量，计算了调整后估计量的方差，讨论了调整后 估计量准确度比未调整估计量准确度高的条件。     

协变量随机缺失时边际模型的广义矩估计

多元响应变量是纵向设计和横截面设计中经常遇到的一个数据类型.边际模型是探索该类数据解释变量对响应变量平均影响的一个常用工具.边际模型的一个重要特点在于,即使没有指明响应变量之间的相关结构,仍然能基于该模型构造回归参数的相合估计.本文讨论了协变量随机缺失时,边际模型回归参数的广义矩估计问题.使用逆概率加权和多个不同基底工作相关结构,我们得到了一组估计方程;本文通过极小化该估计方程组对应的二次推断函数构造目标参数的估计量.我们证明了估计量的渐近正态性,并通过随机模拟和初中数学成绩的实例分析考察了估计量的有限样本表现.     

模型辅助条件下广义最优回归抽样估计方法研究

在抽样估计中,当超总体模型为非线性形式时,广义回归估计量和最优估计量的估计效果均有待提高,而非参数回归估计量虽然能在一定程度上提高估计精度,但需要获得全部总体单位的辅助变量值,这在实际调查中往往难以满足。本文基于传统的广义回归估计量和最优估计量,借鉴非参数回归中局部多项式的估计思想,对原始辅助变量信息进行扩展,得到原始辅助变量多次方形式的新辅助变量,进而研究提出广义最优回归估计量。该估计量可以克服广义回归估计量、最优估计量和非参数回归估计量的缺陷,并证明其满足渐近无偏性和一致性。在不同超总体模型下,通过数值模拟方法比较了各类回归抽样估计方法的估计效果,模拟结果显示:在线性模型下,除了π估计量的精度较差,其余各类估计量的估计精度基本相同;但在非线性模型下,最优估计量和广义回归估计量的估计精度明显下降,而广义最优回归估计量和非参数的局部多项式回归估计量的估计精度都较好。     

测量误差模型的自适应LASSO变量选择方法研究

本文研究测量误差模型的自适应LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)变量选择和系数估计问题.首先分别给出协变量有测量误差时的线性模型和部分线性模型自适应LASSO参数估计量,在一些正则条件下研究估计量的渐近性质,并且证明选择合适的调整参数,自适应LASSO参数估计量具有oracle性质.其次讨论估计的实现算法及惩罚参数和光滑参数的选择问题.最后通过模拟和一个实际数据分析研究了自适应LASSO变量选择方法的表现,结果表明,变量选择和参数估计效果良好.     

核实数据下非线性半参数EV模型的经验似然推断

考虑带有协变量误差的非线性半参数模型,借助于核实数据,本文构造了未知参数的三种经验对数似然比统计量,证明了所提出的统计量具有渐近X2分布,此结果可以用来构造未知参数的置信域．另外,本文也构造了未知参数的最小二乘估计量,并证明了它的渐近性质．仅就置信域及其覆盖概率的大小方面,通过模拟研究比较了经验似然方法与最小二乘法的优劣．     

带测量误差的线性分位数回归模型的工具变量估计（英文）

本文将工具变量法由研究带变量误差的均值回归模型推广到研究带变量误差的线性分位数回归模型.所得到的估计量是一致的且在一般条件下具有渐近正态分布.这种方法可行且易于操作.模拟研究表明该估计量在有限样本下性质表现非常好.最后这种方法被应用到实际问题,研究工资与教育程度之间的关系.